3D点云应用深度学习面临的挑战。首先在神经网络上面临的挑战： （1）非结构化数据（无网格）：点云是分布在空间中的XYZ点。 没有结构化的网格来帮助CNN滤波器。...在点云上应用深度学习的直接方法是将数据转换为体积表示。 例如体素网格。...可以看到，在2015年，大多数方法都用于多视图数据（这是一种简短的说法 - 让我们拍摄3D模型的几张照片并使用2D方法处理它们），2016年更多的方法使用了体素表示的点云学习和2017年的基于点的方法有了大幅度的增长...然后他们将它们给到一个PointNet网络，并获得这些子点云的更高维表示。然后，他们重复这个过程（样本质心，找到他们的邻居和Pointnet的更高阶的表示，以获得更高维表示）。使用这些网络层中的3个。...Kd-Network（ICCV 2017） 本文使用着名的Kd树在点云中创建一定的顺序结构的点云。一旦点云被结构化，他们就会学习树中每个节点的权重（代表沿特定轴的细分）。
我们知道，随着三维传感器以及相关扫描技术的进步，三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展，许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。...本工作受D2-Net启发，提出了一种新的三维点云关键点定义方式，将其与三维点的特征描述子关联起来，有效的回答了什么是三维点云中的关键点，并验证了该方法检测到的关键点的可重复性。...但是，本方法的不足也十分明显。正是由于它将关键点的检测定义在三维点云点特征上，因此，在检测关键点时，需要对输入点云的所有点都提取相应的点特征。...在实际使用中，结果表明，通过采用可靠的特征检测器，采样较少数量的特征就足以实现准确和快速的点云对齐。...一、稠密特征描述子提取 为了解决不规则点的卷积问题并更好地捕获局部几何信息，KPConv方法被提出来，它使用带卷积权重的核点来模拟二维卷积中的核像素，然后在原始点云上定义卷积操作。
3D数据通常可以用不同的格式来表示，包括深度图、网格、体素、点云、点云序列等[3]，这些数据之间可以相互转换。...因此，许多研究尝试将2D卷积网络直接扩展到3D空间，以使得卷积运算能够分析处理3D点云数据。p_i对比点云与图像之间的差异示例如图1所示。图像的像素（pixels）通常可以表示为规则的网格矩阵。...因此，在图像/视频上使用的传统卷积运算不能直接应用于点云/点云序列。...将点云体素化为规则网格解决了这一问题，但代价是丢失了局部几何结构，这对于一些追求高性能的点云任务通常是不可取的。...一个具体的3D重建过程主要包括点云数据预处理、分割、三角网格化、网格渲染。实现高精度、高效率的点云3D重建也是今后重要的研究方向之一。
一．点云语义分割 输入原始点云（x，y，z，intensity），得到每个三维点的语义类别。如图所示，不同颜色代表不同类别。 ? ?...一．面临挑战 一：点云的无序性：点云的输入是无序的，点云顺序的变化不应影响结果。目前PoinNet等基于点的位置及k近邻编码的方法能够解决这个问题。...我个人认为这个地方比较的不合理，因为其他方法使用其他采样策略的前处理一般是将点云进行随机采样，在网络的中间层使用其他采样策略，这样既能保证实时性又能提高采样的有效性。...例如，PointNet++中将输入点云先随机降采样到N个点（4096），再在网络的每一步encode的过程中使用FPS（farthest point sampling）策略。...manner）将注意力机制用在三维点云语义分割中。
，提取用于三维激光点云场景识别的描述子仍然是一个开放的问题，不同于大部分基于原始点云数据局部、全局和统计特征对场景进行描述，本文的方法主要依靠语义信息来提高对不同场景的适应性。...模仿人类的认知习惯，我们利用场景中的语义目标及其空间位置分布信息，提出了一种基于语义图的场景识别方法。...首先我们创新地提出了语义图的表达方式，直接保留了原始点云的语义和拓扑信息，随后将场景识别建模为图匹配问题，利用提出的网络计算图间的相似度。...我们利用RangeNet++使用SemanticKITTI的语义标签对数据进行语义分割，再通过聚类获得语义目标，如上图所示，每一个节点由中心点坐标以及语义信息构成； B 图相似度网络 ?...我们使用最大F1分数来进行定量的评价，可以看出在S08数据上表现尤为突出； ? 为了测试鲁棒性，我们使用遮挡的数据对方法进行评价，结果如上图所示； ? 从上图可以看到重访区域的相似度大小； ?
在这种概念下，映射 I:R2→R3 是在给定平面上的任意坐标的一个点 (x,y) 返回三维单位空间上 [0,1]3 中的点，RGB 的值表示图像 (x,y) 上的颜色。...最终我们获得了3D对象的高质量网格。 目标网络并没有直接训练。我们使用一个超网络 θHϕ:R3⊃X→θ ，即点云 X⊂R3将权重 θθ 返回给对应的目标网络 θTθ 。...HyperNetwork 获得与使用其他模型的模型可比的结果，EMD 重建损失的优势在于采样任意数量的点。该模型的表现优于不使用 EMD 进行重构的 PointFlow，并且其不能直接生成3D网格。...生成3D网格 与参考的方法相比，我们模型的主要优势是无需任何后处理即可生成3D点云和网格。在图5中，我们展示了点云以及同一模型生成的网格表示。由于在3D球上使用均匀分布，我们可以轻松地构造网格。...对于每个点云，我们可以生成网格表示，因此我们也可以产生插值网格。 由于使用了超网络架构，我们可以针对一个对象（单个3D点上的点云分布）进行分析。
| 王豫 编辑 | 赵晏浠 论文题目 LION: Latent Point Diffusion Models for 3D Shape Generation 论文摘要 去噪扩散模型(DDMs)在三维点云合成中取得了很好的效果...为了改进3D DDMs并使其对数字艺术家有用，人们需要(i)高生成质量，(ii)操作和应用的灵活性，如条件合成和形状插值，以及(iii)输出光滑表面或网格的能力。...为此，作者引入层次潜点扩散模型(LION)来生成三维形状。LION被设置为具有层次潜空间的变分自编码器(VAE)，该潜空间结合了全局形状潜表示和点结构潜空间。...与直接在点云上操作的ddm相比，分层的VAE方法提高了性能，而点结构的隐藏层仍然非常适合基于DDM的建模。在实验上，LION在多个ShapeNet基准上实现了最先进的生成性能。...作者还演示了形状自动编码和潜在形状插值，并使用现代表面重建技术增强了LION，以生成光滑的3D网格。
++ 函数，二维数组变成按列排列的一维数组指针，三维数组（如rgb 图像）变成二维数组指针（M* ( N * 3) ），不过在取像素值时也是变成一维数组按列索引 void mexFunction(int...APAP，Moving DLT (projective) 左图img1 的内点的原始坐标 K p \mathrm{Kp} Kp，以左图左顶点为参考 将画布划分成99*99个网格，记录网格所有顶点的坐标...\mathrm x_*是网格的顶点坐标，\mathrm x_i 是经过\mathrm{RANSAC}算法筛选后的匹配对(\mathrm x_i,\mathrm x_i’)中的左图关键点坐标！...∗是网格的顶点坐标，xi是经过RANSAC算法筛选后的匹配对(xi,xi′)中的左图关键点坐标！...确定 左图img1 的映射位置 确定空画布warped_img2 (ch, cw )中 每一点使用哪一个局部单应矩阵 /* Get grid point for current pixel(i,j) *
摘要 本文研究三维点云的标记问题。介绍了一种基于三维卷积神经网络的点云标记方法。我们的方法最大限度地减少了标记问题的先验知识，并且不像大多数以前的方法那样需要分割步骤或手工制作的特征。...Koppula等人采取large-margin的方法，执行基于各种特征的三维标签分类[1]。PCA分析和基于PCA的维数特征在点级分类任务中得到了应用[6]，[3]。...对于三维点云，Maturana和Schererappied 3D-CNN用于从激光雷达点云探测着陆区域[8]。Prokhorov提出了一种用于分段点云分类的3D-CNN方法[9]。...在线测试需要一个没有输入标签的原始点云。点云通过一个密集的体素网格进行解析，得到一组分别以每个网格中心为中心的占用体素。然后将体素作为训练后的三维卷积网络的输入，每个体素网格将产生一个准确的标签。...四 体素化 我们通过以下过程将点云转化为三维体素。我们首先计算全点云的边界框。然后，我们描述了如果选择点云的中心点，如何保持局部体素化。
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。...但是，将它们扩展到场景理解或其他 3D 任务，如点分类和形状完成是不容易的。频谱 CNN：一些最新的文章[4,16]在网格上使用频谱 CNN。...基于特征的 DNN： [6,8]首先通过提取传统形状特征将三维数据转换为矢量，然后使用全连接的网络对形状进行分类。我们认为这种方法受到提取特征表示能力的限制。...为了简单和清楚起见，除非另有说明，只使用（x， y， z）坐标作为我们点的通道。对于对象分类任务，输入点云或者从形状直接采样，或者从场景点云中预先分割。...它具有三个主要属性： 01 无序 与图像中的像素阵列或体积网格中的体素阵列不同，点云是一组没有特定顺序的点。
原文链接：点云可以预测未来？波恩大学最新开源：自监督的三维点云预测 德国波恩大学StachnissLab最新工作，基于自监督学习的未来三维点云预测，被CoRL2021录用。论文及代码都已开源！...波恩大学最新开源：自监督的三维点云预测 随着自动驾驶技术的发展和对安全性能要求的提高，大多数无人车会搭载 三维激光雷达，即所谓的 LiDAR，来感知周围的环境。...LiDAR可以生成无人车周围场景的局部三维点云。这些三维点云数据可以被广泛用于众多机器人和自动驾驶任务，例如定位、物体检测、避障、三维重建、场景理解和轨迹预测等等。...这篇工作实现了利用过去多帧LiDAR观测对未来原始点云进行预测。其使用 三维卷积神经网络来联合编码空间和时间信息。该方法采用一种新的基于连接范围图像的时空四维描述作为输入。...该方法通过使用跳跃连 接和球形填充的水平一致性来获取环境的结构细节，并提供比其他基准方法更准确的未来点云预测。 该方法可以实现全尺寸（full-size）点云预测并且在线实时运行。
在M2DP中，我们将3D点云投影到多个2D平面，并为每个平面的点云生成密度签名，然后使用这些签名的左奇异向量值和右奇异向量值作为三维点云的描述子。...本文中，使用分解后的左右奇异值矩阵的第一个向量作为点云描述子；方法框架如图1 图1:M2DP方法框架 B 点云预处理 回环检测中，描述子需要对三维空间保持移动不变性和旋转不变性，为了保持移动不变性，使用输入点云的中心作为描述子参考坐标系的原点...，使用主成分分析（PCA）对齐输入点云来实现旋转不变性。...对点云进行主成分分析，利用第一和第二个主成分来定义描述子参考坐标系的x轴和y轴。...l×t个bin；对于每一个bin，简单计算其中的点的数量，然后就获得一个lt×1的签名向量vx，以此描述三维点云在X上的投影；使用这样的二维描述子的好处：计算高效，描述准确。
大多数自动驾驶汽车使用 3D 激光扫描仪（即所谓的 LiDAR）来感知周围的 3D 世界。LiDAR 生成汽车周围场景的局部 3D 点云。...与现有的利用递归神经网络对应时间建模的方法不同，Mersch等人使用三维卷积联合空间和时间编码信息生成新的点云来预测未来的场景。他们提出的方法采用一种新的基于连接距离图像的三维表示作为输入。...这种方法联合估计未来范围内图像和每个点的分数，以确定多个未来时间步长的有效或无效点。并通过使用跳过连接和圆形填充的来获取环境的结构细节，并提供比其他最先进的点云预测方法更准确的预测。...当前的点云(右上角)和预测未来5个点云。对应时间步长的真值点用红色表示，预测点用蓝色表示。 这种方法允许用较少的参数预测未来不同大小的详细点云从而优化训练和推断时间。...总之，该方法可以从给定的输入序列中通过时序三维卷积网络快速联合时空点云处理来预测详细的未来三维点云序列，优于目前最先进的点云预测方法，并且可很好地推广到不可见环境，在线运行速度也比典型的旋转3D激光雷达传感器帧率更快
由于其数据格式不规则，大多数研究人员将这些数据转换为规则的三维体素网格或图像集合。但是，这会导致数据不必要地变得庞大， 并导致一些问题。...1.介绍 在本文中，我们探讨深度学习架构，可以学习和理解三维几何数据（如点云或网格）的。典型的卷积架构需要高度规则的输入数据格式，如图像网格或三维体素，以便执行权重共享和其他内核优化。...由于点云或网格不是常规格式，因此大多数研究人员通常会将这些数据转换为常规 3D 体素网格或图像集合（例如视图），然后将这些数据馈送到深层网络体系结构。...出于这个原因，我们专注于使用简单点云的三维几何体的不同输入表示，并将我们生成的深层网络命名为 PointNet。 输入点云是简单而统一的结构，可以避免网格的组合不规则性和复杂性的情况，因此更容易学习。...我们的方法的关键是使用一个单一的对称函数， max pooling。实际上，是深度网络有效地学习一组优化函数/标准，选择点云的角点或信息点并对其选择原因进行编码。
转载自：泡泡机器人SLAM原文：ECCV 2022 | 基于点云累积的动态三维场景分析标题：Dynamic 3D Scene Analysis by Point Cloud Accumulation作者...这些相邻帧提供了补充信息，在场景坐标系中累积时，会产生更密集的采样和更完整的三维场景覆盖。然而，扫描的场景通常包含移动的物体。仅通过补偿扫描仪的运动无法正确对齐这些移动物体上的点。...02 主要贡献· 在累积多帧点云获得高密度点云时通常会因物体移动造成伪影，本文利用移动物体实例分割和运动估计等一系列方法，消除了累积点云中移动物体的伪影，这有利于提升三维目标识别等下游任务的准确性。...将运动流估计应用到相关点云上则可以累积获得对齐的多帧点云。...3.5 移动物体运动估计针对每一个目标物体，时空实例组合都产出 帧点云，本文使用 TubeNet 回归该物体的运动。
小白：是啊，这样不算是3D模型吧 师兄：嗯，这样的结果分辨率比较低，也没办法进行三维打印，点云网格化就是用点云生成网格，最后得到的是一个连续（相对于前面的离散点）的表面。...不过，计算机图形学中的网格处理绝大部分都是基于三角网格的，三角网格在图形学和三维建模中使用的非常广泛，用来模拟复杂物体的表面，如建筑、车辆、动物等，你看下图中的兔子、球等模型都是基于三角网格的 ?...师兄：点云网格化一般输入就是点云啦，输出就是三维网格啦，不过输入的点云一般面临几个问题，我们前面也提到过： 1、点云噪声。...每个点云都会带有噪声，噪声有可能和物体表面光学性质、物体深度、传感器性能等都有关系。 2、点云匹配误差。三维重建中需要将不同帧得到的点云估计其在世界坐标系下的位姿，会引入一定的位置误差。...点云贪心三角化原理 师兄：我们主要介绍一种比较简单的贪心三角化法（对应的类名：pcl::GreedyProjectionTriangulation），也就是使用贪心投影三角化算法对有向点云进行三角化。
激光雷达传感器可以提供周围环境的三维点云数据。然而，三维点云的实时检测需要强大的算法来实现。...通过比较三维点云传来的二维坐标是否在物体边界框内，可以在GPU中实现高速的三维物体识别功能。在点云上进行k-means聚类，提高了聚类的精度和精度。该检测方法的速度比PointNet快。...因为点云是三维且无序的，并且他们不平滑。此外，需要适用于图像神经网络算法也对点云来说是不适用的。...在实验中，我们主要使用YOLOv1 tiny和YOLOv3方法，使用keras再现YOLO。第四部分是点云的提取。我们使用rosbag存储数据，并使用RVIZ进行点云可视化。...●总结 本文的研究结论如下： 1.采用的方法是将三维点云直接转换为二维图像数据，从二维Boundingbox的识别到三维点云的渲染。由于采用了YOLO算法，实时性很强，并且采用了无监督聚类。
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。...●论文摘要 本文提出了一种体素化的广义迭代最近点（VGICP）算法，用于快速、准确地进行三维点云配准。...第三，代码开源，并且代码实现了包含了所提出的VGICP以及GICP。 ● 内容精华 GICP算法 估计两个点云的变换矩阵T，它将一组A（源点云）与另一组点B（目标点云）对齐。...GICP采用了最近分布到分布的对应模型，这是合理的，但依赖于昂贵的最近邻搜索。为了快速配准，无损检测采用点体素分布对应模型。然而，我们需要至少四个点（在实践中超过十个）来计算三维协方差矩阵。...这可能是由于优化器的选择（论文的实现使用Gauss Newton，它比GICP的PCL版本中使用的Broyden Fletcher Goldfarb Shanno（BFGS））算法更快、更精确。
LiAMIN使用正态分布近似几何形状，这种方法不是照原样使用从LiDAR获得的点云，而是修改了点云以减少点数并使密度更均匀。这样可以实现更快，更稳定的SLAM。...减少3D点的数量是提高计算效率的最有效解决方案之一。许多基于ICP的SLAM系统经常使用具有体素网格和正态分布的ICP方法，因为它们可以减少计算成本，同时仍保留足够的几何信息。...GICP通过在PCA之后应用以下变换来使用协方差矩阵C： 但是，由于PCA应用于所有体素具有较高的计算成本，因此PCA的这种稳定化技术不适合快速计算。...下载1 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉，即可下载 3D视觉相关资料干货，涉及相机标定、三维重建、立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、多视图几何等方向。...同时也可申请加入我们的细分方向交流群，目前主要有3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、多传感器融合、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别
原文链接 点云法线定义 对于一个三维空间的正则曲面R(u, v), 点(u, v)处的切平面(Ru, Rv)的法向量即为曲面在点(u, v)的法向量。...它们的区别在于法线信息，右图的法线继承了原始网格的法线，它使得平面网格也可以渲染出凹凸感。这个技巧常用于游戏场景的渲染，用低面片数的网格加上高质量的法线贴图信息，来增强模型的几何凹凸感。...如果点云均匀分布，希望计算速度快，也可以用平面进行局部拟合，平面法线即为点云法线，如右图所示。 平面的局部拟合，可以采用PCA（主成分分析）的方法。...---- 点云法线定向 点云法线经过上面介绍的PCA计算以后，还有一个问题是全局定向。法线有两个互为相反的方向。所谓全局定向，就是视觉上连续的一片点云法线方向要一致，片于片之间的定向也要视觉一致。...---- 扫描数据的完美定向 扫描数据是可以完美定向的。因为扫描得到的深度点云，法线与相机方向(Z轴)的夹角小于90度。
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